The present invention discloses a positioning method of WLAN transmission model of swarm intelligence based on perception, according to the pre established composed of propagation model parameters and optimization of the location information data table in swarm intelligence collected data, the user through the scanning of swarm intelligence point can obtain data propagation model parameters table optimization, three edge location. At the same time, the swarm intelligence data is also used to estimate the distance between the user and the swarm intelligence. This distance can be used as a constraint to correct the result of the three edge location, and greatly improve the positioning accuracy. Compared with the prior art, the invention can achieve higher precision positioning only by using data collected from the minority intelligence points.
【技术实现步骤摘要】
一种基于群智感知的WLAN传播模型定位方法
本专利技术属于室内定位
,特别涉及了一种基于群智感知的WLAN传播模型定位方法。
技术介绍
随着移动设备的不断发展和普及,人们对基于位置的服务的需求增长迅速。由于卫星定位和蜂窝网络定位在室内环境下性能受限,因此人们利用无线局域网(WirelessLocalAreaNetwork,WLAN)、红外线、超声波等技术开发出了不同的室内定位系统。其中基于WLAN的定位系统因为WLAN已经广泛布置在室内环境和其终端设备广泛普及而备受青睐。目前,人们已经提出多种利用WLAN定位方法,如位置指纹、传播模型(PropagationModel,PM)、到达时间(TimeofArrival,TOA)、到达时间差(TimeDifferenceofArrival,TDOA)、到达角(AngleofArrival,AOA)等。与TOA、TDOA和AOA相比,位置指纹法由于其不需要额外的硬件设备和在非视距环境性能好等特点成为人们研究的热点。但是位置指纹法的缺点是需要采集接收信号强度(ReceivedSignalStrength,RSS)样本和其位置信息建立一个叫射频地图的数据库。在线定位时,终端设备实时测量的RSS样本与射频地图中的RSS样本匹配计算定位坐标,或利用离线训练的非线性函数计算定位坐标。一般由专业人员在离线阶段完成射频地图的建立,该过程通常耗时费力,因此该缺点也限制了位置指纹法的广泛应用。另一种传播模型法虽然不需要建立射频地图,但该方法需要利用传播模型估计用户与WLAN接入点之间的距离,因此其性能通常很难令人满意。近年来, ...
【技术保护点】
一种基于群智感知的WLAN传播模型定位方法,其特征在于,包括以下步骤:(1)选择WLAN传播模型,并确定模型中的优化参数;(2)在室内待定位区域建立位置坐标系,在该区域内选择若干群智点,在各群智点处设置携带该群智点位置坐标的标签;(3)在各群智点处利用终端设备来测量来自多个接入点的RSS数据,将各群智点处测量到的RSS数据与群智点的位置坐标上传给定位服务器;(4)定位服务器根据接收到的群智数据来优化WLAN传播模型参数,将各群智点对应的模型优化参数的平均值以及各群智点的位置坐标生成数据表,存储于定位服务器中;(5)用户走到某群智点j处时,扫描标签获取该群智点的位置坐标,并在定位服务器中查询步骤(4)生成的数据表,获取该群智点对应的模型优化参数的平均值;(6)当用户离开群智点j,并在到达下一个群智点之前,根据群智点j对应的模型优化参数的平均值估计用户当前位置与3个信号最强的接入点之间的距离,再采用三边定位算法对用户当前位置进行定位;(7)根据群智点j处的群智数据、用户在当前位置实际测量的RSS数据以及群智点j对应的模型优化参数的平均值估计用户当前位置与群智点j之间的距离,并根据该距离修正 ...
【技术特征摘要】
1.一种基于群智感知的WLAN传播模型定位方法,其特征在于,包括以下步骤:(1)选择WLAN传播模型,并确定模型中的优化参数;(2)在室内待定位区域建立位置坐标系,在该区域内选择若干群智点,在各群智点处设置携带该群智点位置坐标的标签;(3)在各群智点处利用终端设备来测量来自多个接入点的RSS数据,将各群智点处测量到的RSS数据与群智点的位置坐标上传给定位服务器;(4)定位服务器根据接收到的群智数据来优化WLAN传播模型参数,将各群智点对应的模型优化参数的平均值以及各群智点的位置坐标生成数据表,存储于定位服务器中;(5)用户走到某群智点j处时,扫描标签获取该群智点的位置坐标,并在定位服务器中查询步骤(4)生成的数据表,获取该群智点对应的模型优化参数的平均值;(6)当用户离开群智点j,并在到达下一个群智点之前,根据群智点j对应的模型优化参数的平均值估计用户当前位置与3个信号最强的接入点之间的距离,再采用三边定位算法对用户当前位置进行定位;(7)根据群智点j处的群智数据、用户在当前位置实际测量的RSS数据以及群智点j对应的模型优化参数的平均值估计用户当前位置与群智点j之间的距离,并根据该距离修正步骤(6)中三边定位算法的结果。2.根据权利要求1所述基于群智感知的WLAN传播模型定位方法,其特征在于:在步骤(1)中,选择的WLAN传播模型如下:PTr(k)-PRe(k,j)=20lgf+N(k,j)lgd(k,j)-X(k,j)上式中,PTr(k)为接入点k的发射功率,从接入点的配置中获得,PRe(k,j)为用户在群智点j的接收功率,从测量的RSS数据中获得;N(k,j)和X(k,j)分别是该模型的优化参数...
【专利技术属性】
技术研发人员:孙永亮,何宇,杨洋,朱晓梅,李义丰,
申请(专利权)人:南京工业大学,
类型:发明
国别省市:江苏,32
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